Spatio-temporal Brain Dynamics Underlying Saccade Execution, Suppression, and Error-related Feedback
Notice bibliographique
Résumé
Human and nonhuman animal research has outlined the neural regions that support saccadic eye movements. The aim of the current work was to outline the sequence by which distinct neural regions come on-line to support goal-directed saccade execution and error-related feedback. To achieve this, we obtained behavioral responses via eye movement recordings and neural responses via magnetoencephalography (MEG), concurrently, while participants performed an antisaccade task. Neural responses were examined with respect to the onset of the saccadic eye movements. Frontal eye field and visual cortex activity distinguished subsequently successful goal-directed saccades from (correct and erroneous) reflexive saccades prior to the deployment of the eye movement. Activity in the same neural regions following the saccadic movement distinguished correct from incorrect saccadic responses. Error-related activity in the frontal eye fields preceded that from visual regions, suggesting a potential feedback network that may drive corrective eye movements. This work provides the first empirical demonstration of simultaneous remote eyetracking and MEG recording. The coupling of behavioral and neuroimaging technologies, used here to characterize dynamic brain networks underlying saccade execution and error-related feedback, demonstrates a novel within-paradigm converging evidence approach by which to outline the neural underpinnings of cognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».